基于煙葉近紅外光譜生物外觀特性表征的研究

李瑞東++黃文勇++尚關蘭++李克強++招云芳++孫莉++盧瑾

摘 要：以提高打葉復烤過程中成品片煙品質均勻性為實驗目的，近紅外光譜表征煙葉生物外觀特性為研究對象，通過在線近紅外光譜儀采集原煙光譜，采用光譜定性來調控原煙質并導入庫和出庫，結果表明：采用光譜定性來調控得到的成品煙堿變異系數2.2964%，采用煙堿含量來調控得到的成品煙堿變異系數為2.6953%，及通過光譜定性調控要好于只用煙堿含量來調控，該結果對打葉復烤前原煙調控具有重要的指導意義。

關鍵詞：在線近紅外；煙葉；表征；生物特性

中圖分類號：S572 文獻標識碼：A DOI：10.11974/nyyjs.20170933013

引言

煙葉的質量包含煙葉的物理狀態和化學物質含量的多少，煙葉的物理狀態包括顏色、厚薄和紋理，化學物質有煙堿、總糖、還原糖等。隨著工業企業對卷煙產品品質控制要求日益加大，對打葉復烤企業提供質量均勻一致的片煙產品需求變得日益迫切[1]。

近紅外光譜（NIR）分析技術以其簡單、快速、無損和多指標同時分析的特點，在石油、煙草、中藥、糧油等領域得到迅速推廣和應用[2]。近紅外光譜分析是通過光譜儀對樣品掃描獲取樣品光譜，光與樣品相互作用并將樣品信息加載到光譜，近紅外光譜對含氫基團C-H、N-H、O-H、S-H 的倍頻和主頻振動的吸收，具有極強的穿透能力[3]。煙葉是一種片狀固體，其形成的吸收光譜是基于近紅外的漫反射原理。煙葉中的大多數有機化合物如煙堿、蛋白質、總糖、還原糖、淀粉、纖維素、蛋白質、水分等都含有含氫基團[4]，均在光譜不同譜段中有所體現，所以通過對煙葉近紅外光譜分析可以測定這些成分的含量以及判定煙葉質量。

1 材料與方法

1.1 材料與設備

表1是試驗所用煙葉的具體產地、等級和加工數量。

在線近紅外光譜儀：Armor711在線近紅外光譜儀（Carl Zeiss公司，德國），波長范圍：894～2207nm， 波長準確性?0.5nm，波長重復性?0.05nm，采集的點數為256點。在線近紅外光譜儀用來在線檢測樣品煙堿的實時值[5]。

實驗室近紅外光譜儀：AntarisⅡFT-NIR型實驗室近紅外光譜儀（賽默飛世爾科技，美國），以儀器內部空氣為背景，測量范圍4000～10000cm-1，采樣點數為1557點，每張光譜掃描次數32次，分辨率為8cm-1，儀器使用InGaAs檢測器。

1.2 軟件

在線近紅外光譜采集軟件為Carl Zeiss公司自帶的procXplorer軟件。實驗室近紅外采集為Thermo Fisher Scientific公司自帶軟件RESULT，數據處理軟件為MTALAB R2012a（Mathworks，USA）。在線化學成分分析軟件為CZ_online 3.1（上海創和億電子科技發展有限公司，上海）。

1.3 試驗方法

運用在線近紅外光譜儀實時采集原煙近紅外光譜，并運用在線化學成分分析軟件中光譜定性（煙堿定量）分析功能給出每框原煙定性值，試驗分2部分，前半部分用定量及煙堿含量來指導入半成品庫，后半部分為光譜定性來指導入半成品庫。再運用在線化學成分分析軟件給出每框原煙的具體庫位通道，指導入半成品庫。根據豎進橫出（或者橫進豎出）的規則，將半成品出庫打葉。對于成品片煙采用每間隔25箱進行抽樣，利用實驗室近紅外光譜來預測其化學成分。

2 結果與分析

2.1 半成品

經過在線近紅外檢測的原煙，根據在線化學成分分析軟件指導入緩存庫（半成品庫）后稱為半成品，打葉的時候，這些半成品按照豎進橫出，或者橫進豎出的方式出半成品庫，然后進行翻箱喂料到儲柜，加工過程中各儲柜內的煙葉化學成分均值越接近，說明控制的越好，后面成品的化學成分變異系數也會相應的減小。

表2是分別是用煙堿來控制和光譜控制指導入半成品庫，出庫時進儲葉柜的煙堿統計值，有表2中可以看出，運用光譜控制方式得到的標準偏差和變異系數都要小于煙堿控制方式的，這說明，光譜控制方式在半成品加工中要好于煙堿控制。

圖1是2種控制方式得到的各儲葉柜煙堿均值，從圖中也可以看出，光譜定量的煙堿均值波動性要小于光譜定性的煙堿均值。

2.2 成品片煙

成品片煙以每25箱取樣進行抽樣檢測，檢測方式是實驗室近紅外，檢測指標有：煙堿、總糖、還原糖、總氮、氯、鉀、PH。表3是2種控制方式得到的成品片煙統計結果。從表3中可以看出，煙堿、總糖、還原糖、總氮4個指標光譜定性控制要好于煙堿定量控制，鉀、氯、pH3個指標光譜定性控制要差于煙堿定量控制。

圖2是光譜定性控制相對于煙堿定量控制得到的成品片煙均勻性提升效果，從圖中可以看出煙堿均勻性提升了15%?？偺?、還原糖、總氮的均勻性也有不同程度的提高，只有鉀、氯和pH值的均勻性有所下降，這是因為煙葉中鉀、氯和H+的含量非常低，該3種物質與近紅外光譜的相關性程度沒有其他4種物質高。

圖2 光譜定性控制相對于煙堿定量均勻性提升效果

3 結語

近紅外光譜可以表征煙葉生物外觀，采用光譜定性控制半成品煙堿變異系數為5.25%，成品片煙煙堿變異系數為2.2964%；采用煙堿定量控制半成品變異系數為5.68%，成品片煙煙堿變異系數2.6953%。采用光譜定性控制原煙的入庫要好于采用煙堿定量來控制原煙的入庫。

光譜定性控制相對于煙堿定量控制其成品片煙的煙堿、總糖、還原糖和總氮均勻性有不同程度的提升。

建立一個預測準確穩定性好的模型不僅需要的周期時間長，而且還需要取大量的樣品去檢測化學值，在人力和物力上都造成了浪費。光譜定性控制只需要在線取2h左右的實時光譜，不需要化學值來建立模型，后期也不需要對模型進行跟蹤與維護。

參考文獻

[1]楊凱，陳清，徐其敏，等.打葉復烤配方均勻性控制模式研究[J].煙草科技，2012（12）：14-17.

[2]鮑峰偉，劉景艷.近紅外光譜分析技術在石油化工中的應用[J].貴州化工，2006（6）：34-36，57.

[3]張燕，彭黔榮.近紅外光譜定性分析方法在煙草行業中的應用[J].河北農業科學，2009（6）：150-152.

[4]胡鋼亮.近紅外光譜技術在中藥領域中的應用研究[D].杭州：浙江大學，2003.

[5]閆李慧.基于近紅外光譜技術的面粉品質研究[D].鄭州：河南工業大學，2012.endprint